Строить системы ранжирования
Разбирать метрики, сопоставление объектов и обучение моделей ранжирования.
Продвинутое машинное обучение
Продвинутый курс для ML-инженеров: ранжирование, динамическое ценообразование, uplift, рекомендательные системы и MLOps. Здесь представлен вариант из пяти блоков.
Курс в деталях
- Школа
- KARPOV.COURSES
- Формат
- Онлайн
- Уровень входа
- Практикам, Опытным
Кому подойдёт курс
| Кому подойдёт | Чем поможет курс |
|---|---|
| ML-инженерам уровня middle и senior | Специалистам с опытом машинного обучения, которые хотят решать более сложные прикладные задачи. Школа рекомендует знания Python, основных библиотек и теории машинного обучения. |
| Специалистам по данным | Тем, кто уже работает с моделями и хочет разобраться в ранжировании, рекомендациях, ценообразовании и сопровождении моделей. Требования могут отличаться в зависимости от блока. |
Чему вы научитесь
Моделировать цены и эффекты
Изучить модели спроса, эластичность и подходы к uplift-моделированию.
Создавать рекомендации
Сравнить фильтрацию по содержимому, коллаборативные методы и модели ранжирования.
Сопровождать ML-модели
Разбирать воспроизводимость, развёртывание, автоматизацию и мониторинг моделей.
Что входит в курс
Лекции
Объяснения основных понятий, методов и подходов по темам учебной программы. Лекции по выбранным блокам.
Учебные материалы
Материалы для изучения и повторения тем курса: пояснения, конспекты и справочная информация. Конспекты к занятиям.
Практические задания
Задания для применения изученного материала и отработки навыков. Практические задания после уроков.
Обратная связь
Комментарии к выполненным работам, которые помогают увидеть ошибки и определить, что доработать. Автоматическая проверка решений и обратная связь.
Учебные проекты
Работа над проектами, в которых можно объединить знания и навыки из разных тем курса. Финальные проекты по блокам программы.
Консультации
Разбор вопросов по обучению и изучаемым темам со специалистом. Возможность обсуждать задачи с экспертами.
Программа курса
Темы и разделы, которые входят в программу обучения.
01Ранжирование и матчинг (сопоставление)
Разберёте постановку ранжирования и матчинга, метрики и функции потерь, поиск ближайших соседей и языковые модели. Изучите сбор данных и подходы к оценке моделей на размеченных примерах.
02Динамическое ценообразование
Изучите модели спроса, оценку качества на исторических данных, расчёт эластичности и многоруких бандитов. Рассмотрите A/B-тестирование и проект по динамическому ценообразованию.
03Uplift-моделирование (моделирование прироста эффекта)
Познакомитесь с постановкой задач uplift-моделирования, методами оценки дополнительного эффекта и сложных метрик. Разберёте построение факторов и применение модели в приложении.
04Рекомендательные системы
Сравните рекомендации по содержимому и коллаборативную фильтрацию, изучите матричную факторизацию, нейросетевые и графовые подходы. Разберёте внедрение и оценку рекомендаций в работающем сервисе.
05MLOps (инженерия и сопровождение моделей машинного обучения)
Разберёте жизненный цикл ML-модели: подготовку данных, сохранение, создание HTTP-сервисов, контейнеризацию и развёртывание. Изучите автоматизацию, тестирование и мониторинг.
Практика и проекты
Практические работы курса — какие задачи вы будете решать, какие кейсы и примеры разбирать.
Задания по блокам
После уроков предусмотрены практические задания с автоматической проверкой и возможностью обсудить решение с экспертами.
Финальные проекты
Школа указывает проекты по каждому блоку: например, сервис ранжирования, применение uplift-модели и рекомендательную систему.
Профессии, навыки и инструменты
Профессии
Профессии, с задачами которых знакомит программа курса.
Навыки
Навыки, на развитие которых направлена программа курса.
Программы и сервисы
Инструменты, софт и сервисы, которые вы будете использовать на курсе.
Эксперты программы
Состав экспертов и их участие в конкретной группе уточняйте у школы.
Документ об обучении
Сертификат о прохождении курса
Школа указывает этот вид документа.
Школа указывает сертификаты по итогам программы. Условия получения уточняйте у школы.
Стоимость и условия оплаты
- Стоимость обучения
- 187 950 ₽Данные от 01.11.2026. Актуальная цена и состав тарифа — на сайте школы. Тариф «5 блоков», оплата одним платежом. Состав и действующие акции уточняйте в школе.
Частые вопросы
Какой опыт нужен для начала?
Школа ориентирует программу на специалистов middle и senior с опытом машинного обучения. Она рекомендует знание Python, библиотек для работы с данными и основ теории ML.
Какие блоки входят в указанный вариант?
Вариант из пяти блоков охватывает ранжирование и матчинг, динамическое ценообразование, uplift-моделирование, рекомендательные системы и MLOps.
Можно ли выбрать меньше блоков?
Да, школа предлагает пакеты от одного до пяти блоков. На KURSEZ указана цена варианта из пяти блоков; стоимость и состав других пакетов уточняйте у школы.
Как устроено обучение?
Блоки можно проходить в выбранной последовательности. Школа описывает лекции, конспекты и практические задания после уроков с автоматической проверкой.
Какие проекты предусмотрены?
Школа заявляет финальные проекты по блокам. Среди примеров — сервис ранжирования, приложение с uplift-моделью и сервис рекомендаций.
Сколько длится поддержка в пакете из пяти блоков?
В описании пакета из пяти блоков школа указывает 7,5 месяца доступа к поддержке. Это срок поддержки, а не подтверждённая общая длительность обучения.
Есть ли сертификат?
Школа сообщает о сертификатах после прохождения программы. Условия получения документа для выбранного набора блоков уточняйте перед оплатой.
Какая цена показана на странице?
На KURSEZ указана стоимость набора из пяти блоков при оплате одним платежом по данным школы на дату проверки. Текущую цену и условия акции уточняйте на сайте школы.
Записаться на курс
Выберите тариф и оставьте заявку на «Продвинутое машинное обучение» на сайте KARPOV.COURSES.
На сайт школыПохожие курсы
Другие программы для той же профессии или со схожими навыками и инструментами.
Яндекс ПрактикумML-инженер с опытом
Курс Яндекс Практикума для специалистов с начальным опытом машинного обучения. За четыре месяца программа проводит через подготовку данных, обучение модели, развёртывание сервиса и мониторинг.
116 000 ₽
Стоимость курса
от 4 736 ₽ / мес. на 36 мес.
GeekBrainsData Scientist
Совместная программа GeekBrains и Skillbox посвящена работе с данными и основам машинного обучения. После базы школа предлагает выбрать направление; описание вариантов в программе и FAQ различается.
Цена на сайте
Стоимость курса
KARPOV.COURSESИнженер машинного обучения
Курс по машинному обучению с нуля: Python, классические модели, нейронные сети, статистика и A/B-тесты. В программе предусмотрены задания и работа над проектом.
124 950 ₽
Стоимость курса
Что важно знать о курсе «Продвинутое машинное обучение»
Программа рассчитана на специалистов с опытом машинного обучения. До записи сверьте требования по Python, библиотекам и теории с содержанием интересующих блоков: школа указывает, что рекомендуемая подготовка может различаться.
На странице приведён набор из пяти блоков. Школа также продаёт меньшие наборы и разрешает выбирать последовательность обучения; проверьте состав выбранного пакета и задачи финальных проектов перед оплатой.
Цена относится к пяти блокам при единовременной оплате на дату проверки. Срок поддержки в этом варианте указан отдельно — 7,5 месяца; его не следует считать обещанной продолжительностью обучения или гарантией трудоустройства.
Что посмотреть дальше
KARPOV.COURSES
Познакомьтесь со школой KARPOV.COURSES, её программами и условиями обучения.
ОткрытьКурсы KARPOV.COURSES
Сравните курсы KARPOV.COURSES по программе, практике и условиям обучения, чтобы выбрать подходящий вариант.
ОткрытьВсе курсы
Сравните онлайн-курсы по программе, школе, стоимости и длительности. Найдите обучение для первых шагов или развития навыков и изучите условия перед записью.
Открыть